テレイグジスタンスの陳列AIシステムGORDON GORDON
GORDON は、テレイグジスタンスが TX SCARA のために作ったAIシステムだ。冷蔵ケースの品薄と飲料のつかむ位置を認識し、ハンドがつかんでから並べるまでの動きを計画する。TX SCARA が読み取った在庫と、店舗の売れ行き・時間帯別の需要から、次に並べる飲料を決めて指示する。画像認識の学習にはエヌビディアの DGX Station を、作業の判断にはマイクロソフトの Azure を使う。
詳細解説
- 発表
- 2021年11月、GORDON を載せた TX SCARA をファミリーマート経済産業省店に導入した tx-inc.com
- 役割
- 棚を読み取る機能 (Shelf Scanning Module) で冷蔵ケースの品薄と飲料のつかむ位置 (把持点) を見つけ、ハンドがつかんでから並べるまでの動きを計画する tx-inc.com
- 作業の割り振り
- 各店舗の売上の傾向と時間帯別の需要を予測して最適な並べ方を決め、TX SCARA が次にこなす作業を指示する tx-inc.com
- 後の機種
- テレイグジスタンスは GHOST について、独自のAIシステムで商品棚を読み取り、売れ筋から並べると説明する。そのAIを GORDON と呼んでいるかは公表されていない tx-inc.com
🏭 製造工場
この製品を作る工場と、それぞれの役割。会社の発表・有価証券報告書・官公庁の資料で確かめた拠点だけを載せた。
| 工場 | 所在地 | 役割 | 備考 | 出所 |
|---|---|---|---|---|
| 開発 (ソフトウェア) | 東京都 (開発を発表した2021〜2022年の本社は中央区晴海、今は大田区平和島) | テレイグジスタンスが自社で開発した | tx-inc.com |
⚙️ 技術・仕組み
どう動くか。方式・構造・制御・材料を、会社の技術資料と特許・論文で確かめた範囲で書いた。
- 画像認識の学習
- エヌビディアのAI開発用コンピューター DGX Station で、さまざまな陳列を模擬 (シミュレーション) し、画像認識のモデルを学習させた tx-inc.com
- デジタルツイン
- TX SCARA が24時間読み取った在庫の情報を、Azure のクラウドが店舗を仮想空間に再現する形で持ち、GORDON がこれを受けて次の作業を決める tx-inc.com
- 売れ行きのデータベース
- 陳列した商品・日時・本数を店舗ごとに記録し、今の在庫と過去の売れ行きから、品切れが最も少なくなる並べ方を決める tx-inc.com
- 処理の分担
- 把持点の認識などの画像認識は、TX SCARA の足部に積んだ Jetson AGX Xavier で動かす。次の作業を決める判断は Azure 上で行う tx-inc.com
主要諸元
| 項目 | 値 | 出所 |
|---|---|---|
| 監視 | TX SCARA が飲料の在庫を24時間監視し、GORDON がその情報で判断する | tx-inc.com |
| 作業の単位 | 「A点から商品を取ってB点に置く」という陳列の作業 | tx-inc.com |
| 認識の精度 | 公表されていない | tx-inc.com |
🔩 各部品と部品メーカー
部品は諸元表と発表で存在を確かめたものを並べ、メーカーは会社か部品メーカーの発表、有価証券報告書、分解調査の報道で供給元を確かめられたときだけ社名を書いた。確かめられない部品は「公表されていない」。載っていない会社は「関与していない」ではなく「公表資料で確かめられていない」。確度 A は会社の一次資料、B は報道。
| 部品 | 品名・型式 | メーカー | 銘柄 | 国・製造拠点 | 根拠 |
|---|---|---|---|---|---|
| 学習用のコンピューター | NVIDIA DGX Station | エヌビディア | — | 米国 公表されていない |
GORDON の学習環境に採用したと発表 A |
| クラウド | Microsoft Azure | マイクロソフト | — | 米国 該当しない |
作業管理のクラウドに採用したと発表 A |
🔗 部品製造サプライチェーン
材料から部品・組み立て・販売までを、上流から下流の順に並べた。
- 1学習DGX Station で画像認識のモデルを学習させた企業: エヌビディア
- 2運用Azure 上で在庫と売れ行きのデータを持ち、作業を指示する企業: マイクロソフト
🏗️ 製造ライン
工場の中でこの製品がどう作られるか。工程の順に、ラインの構成・設備・自動化・検査・生産能力を、会社の発表と工場見学の記録で確かめた範囲で書いた。
- 1判断の流れTX SCARA が棚を読み取る → Azure が在庫の情報を持つ → GORDON が次の作業を決める → TX SCARA が陳列する設備・企業: テレイグジスタンス
💴 販売価格
| 型番・グレード | 税込価格 (円) | 時点 | 出所 |
|---|---|---|---|
| 単体の販売 | 単体での提供は公表されていない。TX SCARA の飲料補充に組み込んで使う | 2026-11-13 | tx-inc.com |
🛒 購入方法
| 経路 | 内容 | 出所 |
|---|---|---|
| TX SCARA のサービス | TX SCARA による飲料補充と一緒に使う | tx-inc.com |
🛠️ アフターサービス・保守サービス
| 項目 | 内容 | 出所 |
|---|---|---|
| 更新 | ソフトの更新の方法と頻度は公表されていない | tx-inc.com |
🌏 海外輸出
| 仕向け地 | 内容 | 出所 |
|---|---|---|
| 日本 | 公表されている運用先は国内のファミリーマート。海外での提供は公表されていない | tx-inc.com |
解析 — 部品・製造・販売の特徴
GORDON は、ロボットの腕を動かすAIというより、店の飲料の補充を段取りするAIだ。棚の品薄の認識、売れ行きの予測、作業の順番を受け持ち、つかむ位置の認識も担う。品切れを減らすことが店にとっての価値で、テレイグジスタンスは導入店で手作業の補充をなくすことを目標にした。処理は2か所に分かれる。つかむ位置の認識はロボットに積んだ Jetson で行い、在庫の管理と次の作業の判断はクラウドの Azure で行う。画像認識のモデルは、エヌビディアの DGX Station でさまざまな陳列を模擬して学習させた。2022年8月以降、GORDON の名前を出した発表はない。売れ行きの記録は、陳列した商品・日時・本数を店舗ごとに残す形だ。
公表されていないこと
- GHOST に載るAIシステムと GORDON の関係
- 品切れの減少など、導入店での効果の数字
- 認識の精度
出所
- TX SCARA を開発しファミリーマート経済産業省店に導入 (2021-11-02)
- TX SCARA をファミリーマート向けに全国規模で導入開始 (2022-08-10)
- 共同リリース TX SCARA をファミリーマート300店舗へ導入開始 (2022-08-10)
- テレイグジスタンス 製品情報 (GHOST) (2026-11-13)
- テレイグジスタンス テクノロジー&ソリューション (2026-11-13)
出所との照合日: 2026年11月13日。数字は出所の書類のまま。株価・時価総額は扱わない。
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